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<dc:title>Minería de Datos y combinación de regresores</dc:title>
<dc:creator>Pardo Aguilar, Carlos</dc:creator>
<dc:contributor>García Osorio, César</dc:contributor>
<dc:contributor>Rodríguez Diez, Juan José</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil</dc:contributor>
<dc:subject>Regresión</dc:subject>
<dc:subject>Proyecciones lineales supervisadas</dc:subject>
<dc:subject>Minería de Datos</dc:subject>
<dc:subject>Rotation Forest</dc:subject>
<dc:subject>Random Oracle</dc:subject>
<dc:subject>Regression</dc:subject>
<dc:subject>Supervised linear projections</dc:subject>
<dc:subject>Data mining</dc:subject>
<dc:description>La Inteligencia Artificial es el área de conocimiento que se dedica&#xd;
a la investigación en la mejora de algoritmos para añadir&#xd;
comportamiento más parecido al humano en los sistemas informáticos.&#xd;
La Minería de Datos es una de sus ramas, que está especializada&#xd;
en buscar y extraer información analizando conjuntos&#xd;
de datos. Su objeto de estudio son los sistemas que aprenden&#xd;
por sí mismos. Dentro de los sistemas que aprenden, se llaman&#xd;
sistemas con aprendizaje supervisado a aquellos a los que se les&#xd;
proporcionan tanto las entradas como las salidas esperadas de un&#xd;
conjunto de datos de entrenamiento. Cuando la salida esperada&#xd;
es una lista de categorías, el sistema se denomina clasificador, y&#xd;
cuando la salida es numérica, se denomina regresor. La combinavi&#xd;
ción de varios clasificadores o regresores para formar un sistema&#xd;
mejor se suele denominar con el término inglés ensemble y suele&#xd;
obtener mejores resultados que el de los métodos independientes&#xd;
que combina.</dc:description>
<dc:date>2017-10-30T08:51:53Z</dc:date>
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<dc:date>2016</dc:date>
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<dc:type>info:eu-repo/semantics/doctoralThesis</dc:type>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10259/4654</dc:identifier>
<dc:identifier>10.36443/10259/4654</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Este documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivada</dc:rights>
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<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International</dc:rights>
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